機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）是使計(jì)算機(jī)能夠執(zhí)行尚未明確要求執(zhí)行的操作的過程。因此，ML在使有感覺的機(jī)器成為現(xiàn)實(shí)的過程中扮演著核心角色。隨著機(jī)器人的問世，越來越多的人想知道機(jī)器人要比人類有多智能。如果您對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)：未來是什么樣也有疑問，那么您來對(duì)地方了，請(qǐng)繼續(xù)往下看吧。

現(xiàn)狀

ML通過引入一種使準(zhǔn)系統(tǒng)能夠從大型數(shù)據(jù)集中豐富其知識(shí)庫(kù)，避免編程錯(cuò)誤并避免邏輯問題的方式，使準(zhǔn)系統(tǒng)的復(fù)雜性降低了。通過在主流應(yīng)用程序中使用BigData框架，智能算法現(xiàn)在可以處理這個(gè)龐大的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)，并不斷學(xué)習(xí)和提高其效率。

今年，機(jī)器學(xué)習(xí)專家從抽象和理論化轉(zhuǎn)向了由機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)概念驅(qū)動(dòng)的AI的業(yè)務(wù)應(yīng)用。在實(shí)際應(yīng)用中，機(jī)器學(xué)習(xí)已廣泛應(yīng)用于預(yù)防保健，醫(yī)學(xué)，銀行，金融，市場(chǎng)營(yíng)銷和媒體。

考慮到前五年的平穩(wěn)發(fā)展，ML不會(huì)很快放慢速度。

　　ML炒作

在ML的重大突破中，很多知名公司都在機(jī)器學(xué)習(xí)中取得了很好的成就。這種炒作的重點(diǎn)是算法和機(jī)器學(xué)習(xí)將在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)成為技術(shù)界的中心焦點(diǎn)。機(jī)器學(xué)習(xí)中的需求供應(yīng)缺口變得越來越嚴(yán)重，平臺(tái)之戰(zhàn)變得更加激烈。

　　升級(jí)

在未來幾年中，人工智能應(yīng)用程序?qū)⒈纫酝魏螘r(shí)候都更加普遍，并且人們將對(duì)其中的機(jī)器越來越滿意。因此，所有服務(wù)提供商都需要認(rèn)真升級(jí)其硬件（存儲(chǔ)，備份，計(jì)算能力等）和軟件（服務(wù)器，網(wǎng)絡(luò)，ad-hoc網(wǎng)絡(luò)等）功能。

就像GNU提供的并行處理能力使當(dāng)前的AI成為可能和可行一樣，計(jì)算能力需要進(jìn)行認(rèn)真的調(diào)整以適應(yīng)即將到來的情況。技術(shù)人員的所有部門都將承受巨大壓力，以進(jìn)行增強(qiáng)和發(fā)明。

我們已經(jīng)看到了機(jī)器學(xué)習(xí)在移動(dòng)應(yīng)用程序，圖像識(shí)別系統(tǒng)，模式識(shí)別應(yīng)用程序，過濾工具，機(jī)器人技術(shù)等方面的使用熱潮。科學(xué)家們目前正在嘗試開發(fā)一種可以按照人腦進(jìn)行精確處理的工作機(jī)器。如果我們映射大腦的每個(gè)節(jié)點(diǎn)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并向其提供數(shù)據(jù)，則該系統(tǒng)應(yīng)該能夠像人的大腦一樣處理數(shù)據(jù)。

這個(gè)概念稱為認(rèn)知計(jì)算。因此，認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)將使用模式識(shí)別，自然語言處理，數(shù)據(jù)挖掘來自學(xué)人類的思維過程。這些系統(tǒng)最終目標(biāo)是成為有感知力的AI機(jī)器，因此在未來幾年中應(yīng)該會(huì)引起很多關(guān)注。

　　認(rèn)知學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)：未來在哪里？

深度學(xué)習(xí)是用來幫助系統(tǒng)從無結(jié)構(gòu)或無標(biāo)簽數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的過程，而這些過程始終不受監(jiān)督。然而，認(rèn)知計(jì)算將使用結(jié)構(gòu)良好分段數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試模型有情機(jī)，深度學(xué)習(xí)采用數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)處理技術(shù)，根據(jù)數(shù)據(jù)規(guī)模，數(shù)據(jù)更好的模型，并使其有用到其它機(jī)器。

它還使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但結(jié)合龐大的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)，處理的規(guī)模和類型將其與認(rèn)知學(xué)習(xí)區(qū)分開。它的主要應(yīng)用將在后端系統(tǒng)中，這些系統(tǒng)將對(duì)市場(chǎng)營(yíng)銷，品牌推廣做出更多貢獻(xiàn)，并創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)供其他機(jī)器學(xué)習(xí)。

借助物聯(lián)網(wǎng)，深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)將創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘，它將成為大多數(shù)智能系統(tǒng)的骨干。雖然認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)將與受過深度學(xué)習(xí)的系統(tǒng)和IoT協(xié)同工作，以執(zhí)行醫(yī)療保健，醫(yī)學(xué)，科學(xué)研究和假設(shè)測(cè)試，自動(dòng)駕駛汽車（自動(dòng)化），視頻輸入中的唇讀以及最終的感知等領(lǐng)域的主流任務(wù)計(jì)算機(jī)。

ML和AI這兩個(gè)領(lǐng)域?qū)⑽芏嚓P(guān)注。現(xiàn)在，有感覺的機(jī)器可能牽強(qiáng)，但機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療保健，云系統(tǒng)和市場(chǎng)營(yíng)銷中的重要性不可低估。

加大力度使醫(yī)療保健的所有常規(guī)部分自動(dòng)化，例如測(cè)試樣品中的污染物（病毒，細(xì)菌，其他異物），檢測(cè)癌變，檢查X射線并掃描確切問題（這可能會(huì)引起醫(yī)生或醫(yī)生的注意）將被制作。

到目前為止，美國(guó)，英國(guó)，歐洲等發(fā)達(dá)國(guó)家的一些醫(yī)院都在采用AI選項(xiàng)。更多的機(jī)構(gòu)和大學(xué)將在這一領(lǐng)域進(jìn)行投資，需求將不斷增加。

包起來

在未來十年中，人工智能應(yīng)用程序?qū)⒈纫酝悠毡椋虼怂蟹?wù)提供商都需要認(rèn)真升級(jí)其硬件（存儲(chǔ)，備份，計(jì)算能力等）和軟件（服務(wù)器，網(wǎng)絡(luò)，臨時(shí)網(wǎng)絡(luò)等）功能。

就像GNU提供的并行處理能力使當(dāng)前的AI成為可能和可行一樣，計(jì)算能力需要大大提高以適應(yīng)即將到來的事物。技術(shù)人員的所有部門都將承受巨大的升級(jí)和發(fā)明壓力。

通過上述介紹，機(jī)器學(xué)習(xí)：未來是什么樣相信大家已經(jīng)清楚了吧，想了解更多關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的信息，請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注中培偉業(yè)。